上海海洋大学教授陈新军、讲师柳彬团队，在大洋性鱿鱼人工智能渔情预告方面获得新进展。12月6日，相关研讨发表于《加拿大渔业和水产科学杂志》。

　　近年来，大洋性经济物种的中心渔场预告技能获得了较好的使用与研讨成果，但仍存在着一些亟待解决的问题，包含绝大多数为近实时预告，缺少对精密时间尺度下短中期未来改变的接连猜测。作为人工智能技能中的研讨热门，深度学习在处理渔业海洋学中数据量巨大且杂乱的时序预告问题上有着十分显着优势。

　　研讨团队依据我国远洋渔业数据，结合海洋遥感数据，构建了西北太平洋柔鱼中心渔场短中期预告模型结构，比照剖析了多种统计学、机器学习模型成果，探讨了不同时间尺度及提早时间对模型精度和时效性的影响。基于此，研讨团队从渔业海洋学视点解说了环境场时序动摇信息与中心渔场的耦合联系，并结合人工智能，加强了对中心渔场构成、开展的新趋势的了解和认知，为完成中心渔场未来趋势开展的猜测供给了新方法。（来历：我国科学报 江庆龄）